کتاب صوتی آموزش جامع پایتون و محیط Google Colab برای کاربردهای مهندسی و علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون و محیط Google Colab برای کاربردهای مهندسی و علمی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه گوگل کولب
• 3. آشنایی با رابط کاربری و ابزارهای گوگل کولب
• 4. مدیریت فایل‌ها و بارگذاری داده در فضای ابری
• 5. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
• 6. عملگرهای ریاضی و منطقی در محاسبات مهندسی
• 7. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 8. حلقه‌های تکرار و پیمایش در داده‌ها
• 9. توابع و ماژول‌نویسی در محیط پایتون
• 10. کار با لیست‌ها و چندتایی‌ها در ذخیره‌سازی داده
• 11. کار با دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
• 12. مدیریت خطاها و استثناها در کدنویسی
• 13. کار با رشته‌ها و پردازش متون علمی
• 14. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 15. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری
• 16. اصول کتابخانه پانداز برای تحلیل داده
• 17. فراخوانی و خواندن داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مقادیر گمشده
• 19. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌های جدولی
• 20. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در پانداز
• 21. ترسیم نمودارهای پایه با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 22. تجسم داده‌های مهندسی با کتابخانه سی‌بورن
• 23. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده‌های علمی
• 24. محاسبات ماتریسی و جبر خطی با پایتون
• 25. حل معادلات جبری و تحلیل سیستم‌های خطی
• 26. درون‌یابی و برازش منحنی برای داده‌های تجربی
• 27. مقدمه‌ای بر مشتق‌گیری و انتگرال‌گیری عددی
• 28. کار با تاریخ و زمان در مجموعه‌ داده‌ها
• 29. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با پایتون
• 30. اصول شیءگرایی در برنامه‌نویسی پایتون
• 31. کاربرد کلاس‌ها و اشیاء در شبیه‌سازی‌های مهندسی
• 32. آشنایی با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای دریافت داده
• 33. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای محاسباتی
• 34. تولید گزارش‌های علمی با استفاده از نوت‌بوک‌ها
• 35. اصول مستندسازی کد و نگارش توضیحات فنی
• 36. آشنایی با محیط‌های مجازی و مدیریت کتابخانه‌ها
• 37. مبانی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن
• 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی علمی
• 39. طبقه‌بندی داده‌ها با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
• 40. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 41. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی و مهندسی خطا
• 42. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در پروژه‌های علمی
• 43. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 44. کار با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های پردازش موازی
• 45. اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت و تحلیل داده‌ها
• 46. امنیت در کدنویسی و حفاظت از داده‌های حساس
• 47. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده مهندسی در گوگل کولب